TF2.0的中文深度学习的开源书来了！GitHub趋势排行榜第1位、2K星形切割-量子位

（十三发凹非寺量子位报道｜公众号QbitAI

TensorFlow2.0版已经过了一个半月了。可以使用了吗？

最近，一个名为深度学习的开源书的项目起火了。GitHub趋势日排名世界第一，获得2K+星。

为什么这么生气？

TensorFlow2.0基于正式版的中文因为是深度学习的开源书。

它还包括电子书和源代码。

不用说了，我们一起读这本书吧。

这本书一共包括十五个章节。

从目录的篇章构成来看，理论和编程并不是独立的，而是随着难度的提高而分阶段、交替编排的。

大致分为四个部分。

第一部分是1-3章。主要介绍人工智能的初步认知，引出相关问题。

第二部分是4-5章。主要介绍了相关基础，为后续算法实现了铺垫。

第三部分是6-9章。主要介绍神经网络的核心理论和共性知识，有助于理解深度学习的本质。

第四部分是10-15章。主要介绍一般的算法和模型。

此外，各章内容编排也是理论与实战相结合。

在这个repo中，作者通过章节还展示了源代码和数据，同时他还阐述了以下内容。

感兴趣的读者可以关注这个repo的更新。

以“回归问题”为例，作者提供了相应的数据和.py文件。

从代码来看，变好也很简单。

本书的电子版地址如下。https：//GitHub.com/dragen1860/deep-learning-with-TensorFlow-book/blob/master/???%

但从最后一章《精灵小精灵数据集》和目录的组版来看，似乎对台大李宏毅老师表示了一抹敬意。

项目作者还介绍了TensorFlow2.0的实战案例。

这个repo也是PoweredByTF2.0Challenge的冠军项目。

安装

首先，确保要使用的Python版本为3.x。

安装处理器

pip install TensorFlow-U

安装GPU

首先自己安装CUDA10.0和cudnn，然后LD_LIBRARY_设置PATH。

pip install TensorFlow-gpu -U

测试安装

In [2]： import TensorFlowastfin[3]：TF._version_out[3]：'2.0.0'in[4]：TF.test.is_GPU

主要包括：。

各部分涵盖了理论介绍和源代码。

当然，作者还提供了《中文》版的深度学习和《TensorFlow》实战入门的源代码和PPT。地址如下。https：//GitHub.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-tutorials/tree/master/?·±??%

这个项目的作者是Jackie Loong，也就是书籍封面的龙龙老师，本名龙良曲。

龙龙老师在新加坡国立大学担任副教授。参与的论文进入AAAI 2018。

GitHub从主页也可以看出，参加并公开关于深度学习的内容和工具的教程的情况很多。

接送门

TF2.0深度学习开源书项目地址：https：//GitHub基于.com/dragen1860/deep-learning-with-TensorFlow-book

TF2.x教程项目地址：https：//GitHub.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials